1.Zookeeper集群搭建
在s10,s11,s12上搭建Zookeeper集群
步骤如下：
1.挑选3台主机
s10 ~ s12
2.每台机器都安装zk
tar开
配置符号链接
$>ln -s zookeeper-3.4.9 zk
环境变量[/etc/profile]
#zk
export ZK_HOME=/home/zpx/soft/zk
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin
陪完环境变量之后source /etc/profile
3.配置zk配置文件
s10 ~ s12
[/soft/zk/conf/zoo.cfg]
...
dataDir=/home/zpx/zookeeper
server.1=s10:2888:3888
server.2=s11:2888:3888
server.3=s12:2888:3888
4.在每台主机的/home/zpx/zookeeper中添加myid,内容分别是1,2,3也就是server.1,server.2,server.3
[s10]
$>echo 1 > /home/zpx/zookeeper/myid
[s11]
$>echo 2 > /home/zpx/zookeeper/myid
[s12]
$>echo 3 > /home/zpx/zookeeper/myid
5.修改zk的log目录[/home/zpx/soft/zk/conf/log4j.properties]
6.启动服务器集群
$>zkServer.sh start
...
7.查看每台服务器的状态（一个leader,2个follower，随机选取）
$>zkServer.sh status
2.Hadoop集群搭建高可用
Hadoop高可用HA就是让Hadoop百分之99.999都在运行，容灾，避免像NameNode和ResourceManager这样的单节点宕机之后造成灾难性的后果，想想一下，如果你的NameNode在某个时间段突然宕机，那集群估计就完蛋了，集群上的数据也就不用说了，给我们造成太大的代价。这时候zk就派上用场了，zk提供分布式协调服务，能够主动筛选出另外一台备用的NameNode或是另外一台备用的ResourceManager,达到自动容灾，进而达到高可用。zk会在NameNode上开启zkfc——一个进程守护，通过心跳来监控NameNode和ResourceManager是否损坏，如果损坏，自动开启被选NameNode和ResourceManager，在这个过程中我们会配置JournalNode节点，NameNode会把自己的edits和镜像文件fsimage存放在JournalNode节点上，达到共享数据信息，而不会在NameNode存放，因为万一NameNode宕机，这个NameNode上的数据就丢掉了。具体的配置如下（版本无所谓，可以使用hadoop2.7+zookeeper3.4.9，过程如下）：
集群规划：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
zpx01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
zpx02 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
zpx03 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager
zpx04 192.168.1.204 jdk、hadoop ResourceManager
zpx05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
zpx06 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
zpx07 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在zpx05上）
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /zpx/
1.2修改配置
cd /zpx/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/zpx/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=zpx05:2888:3888
server.2=zpx06:2888:3888
server.3=zpx07:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /zpx/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /zpx/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /zpx/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在zpx06、zpx07根目录下创建一个zpx目录：mkdir /zpx)
scp -r /zpx/zookeeper-3.4.5/ zpx06:/zpx/
scp -r /zpx/zookeeper-3.4.5/ zpx07:/zpx/
注意：修改zpx06、zpx07对应/zpx/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
zpx06：
echo 2 > /zpx/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
zpx07：
echo 3 > /zpx/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在zpx01上操作）
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /zpx/
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/zpx/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /zpx/hadoop-2.4.1/etc/hadoop
2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/zpx/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>zpx05:2181,zpx06:2181,zpx07:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>zpx01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>zpx01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>zpx02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>zpx02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://zpx05:8485;zpx06:8485;zpx07:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/zpx/hadoop-2.4.1/journal</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可靠 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>zpx03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>zpx04</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>zpx05:2181,zpx06:2181,zpx07:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在zpx01上启动HDFS、在zpx03启动yarn，所以zpx01上的slaves文件指定的是datanode的位置，zpx03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
zpx05
zpx06
zpx07
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置zpx01到zpx02、zpx03、zpx04、zpx05、zpx06、zpx07的免密码登陆
#在zpx01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id zpx01
ssh-coyp-id zpx02
ssh-coyp-id zpx03
ssh-coyp-id zpx04
ssh-coyp-id zpx05
ssh-coyp-id zpx06
ssh-coyp-id zpx07
#配置zpx03到zpx04、zpx05、zpx06、zpx07的免密码登陆
#在zpx03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id zpx04
ssh-coyp-id zpx05
ssh-coyp-id zpx06
ssh-coyp-id zpx07
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置zpx02到zpx01的免登陆
在zpx02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i zpx01
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /zpx/ zpx02:/
scp -r /zpx/ zpx03:/
scp -r /zpx/hadoop-2.4.1/ root@zpx04:/zpx/
scp -r /zpx/hadoop-2.4.1/ root@zpx05:/zpx/
scp -r /zpx/hadoop-2.4.1/ root@zpx06:/zpx/
scp -r /zpx/hadoop-2.4.1/ root@zpx07:/zpx/
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在zpx05、zpx06、tcast07上启动zk）
cd /zpx/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在zpx05、zpx06、tcast07上执行）
cd /zpx/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，zpx05、zpx06、zpx07上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在zpx01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/zpx/hadoop-2.4.1/tmp，然后将/zpx/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到zpx02的/zpx/hadoop-2.4.1/下。
scp -r tmp/ zpx02:/zpx/hadoop-2.4.1/
2.8格式化ZK(在zpx01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在zpx01上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####：是在zpx03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
sbin/start-yarn.sh
到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'zpx01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'zpx02:9000' (standby)
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'zpx02:9000' (active)
这个时候zpx02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'zpx01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
OK，大功告成！！！